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Generative KI als neue Basistechnologie - Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit mit Holger Schmidt

ELG E-Learning Group1:19:29 828 Aufrufe veröffentlicht Auf YouTube

Das Wichtigste aus dem Video

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Transkriptautomatisch erstellt · 531 Zeilen
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  1. [Musik] ja schönen guten Abend und herzlich willkommen zu meiner Live lecture generative KI als neue Basistechnologie
  2. Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit mein Name ist Holger Schmidt ich bin Redaktionsleiter für digitalwirtschaft bei der Frankfurter Allgemeinen Zeitung
  3. in Deutschland und Lehrer an der to Darmstadt seit mittlerweile 9 Jahren digitaltransformation und und in dieser lecture geht es darum sousagen die
  4. Ökonomie die mit hinter der der generativen KI die seit knapp 2 Jahren die Welt beherrscht und äh und Wirtschaft verändert zu verstehen was
  5. heißt das für die Produktivität das heißt das für neue Geschäftsmodelle und ganz wichtig wie wirkt sich das auf die Arbeit aus weil das ist ein Thema das
  6. natürlich ja ganz viele Menschen beschäftigt und darüber wollen wir heute abend reden und ich werde zunächst eine Präsentation geben und sozusagen die
  7. meine Sicht der Dinge erläutern ähm dass wir an dieser Stelle glaube ich ja vor der vor der nicht so häufigen Chance stehen eine Basistechnologie vor uns zu
  8. haben das sind die Technologien der sehr weitgehend in die Wirtschaft Eingreifen sehr viele branchenchen verändern und von diesen Basistechnologien hatten wir
  9. noch nicht so wahnsinnig viel in der Welt und generative KI ist meiner Meinung nach einer und das hat natürlich dann entsprechend äh auch wuchtige
  10. Auswirkung auf Wirtschaft und Arbeit und wie das genau aussieht darüber will ich äh heute Abend sprechen und ähm ja das ist noch mal sozusagen als als Begrüßung
  11. äh damit Sie sehen mit wem Sie es zu tun haben ja was kann generative KI und ähm das spannende daran ist dass ähm sich der technische Fortschritt enorm
  12. beschleunigt hat in den vergangenen zwei Jahren und man seht eigentlich an allen Ecken ähm neue Anwendungen neue neue Features die mit der generativen KI
  13. plötzlich möglich sind und wenn man uns mal anschauen was hier alles kann dann ist es natürlich wissen generieren Texte analysieren Texten zusammenfassen das
  14. ist glaube ich allen inzwischen klar ja Excel automatisieren Powerpoints erstellen matee lösen Software programmieren mit Menschen kommunizieren
  15. und natürlich auch mit Maschinen kommunizieren das sind Dinge die natürlich sehr stark in ganz viele Berufe eingreifen und
  16. erste Schätzungen sagen okay in hochentwickelten Ländern wie jetzt Deutschland oder Österreich also im Endeffekt dann große Teile von Europa
  17. sind 60% der Jobs von der KI betroffen und ich sag ganz bewusst betroffen in Anführungszeichen denn es kann auch in den meisten Fällen ist es positiv in dem
  18. Sinne dass wir eben höhere Produktivität dadurch haben unsere unsere Arbeit schneller erledigen können als wir sie bisher erledigen konnten und das ist
  19. etwas was wir ganz ganz dringend brauchen wenn wir uns nämlich anschauen wie unsere produktivitätskenzffer in den letzten Jahrzehnten sich entwickelt
  20. haben und da wde ich gleich noch intensiver drauf eingehen dann sehen wir sehr deutlich dass wir an der Stelle Nachholbedarf haben und ja eigentlich
  21. sollten wir die generative KI als ein Geschenk sehen mit dem wir unsere Produktivität wieder steigern können und in der Wettbewerbsfähigkeit aufholen
  22. können all das werde ich noch gleich erklären ich habe vier Kapitel mitgebracht das erste generative KI das der Durchbruch auf den die KI und die
  23. Ökonomie 60 Jahre gewartet haben das zweite Kapitel heißt digitale Geschäftsmodelle auf Basis der generativen KI das ist eigentlich das
  24. spannendere Ansatz der ist noch nicht so wahnsinnig weit entwickelt dafür sind es mir noch zu früh an vielen Stellen aber super spannend was ich dort gerade tut
  25. dann so ein Ausblick what's next Agenten das ist ein riesen Thea das gerade auf uns zurollt robotter und KI Autos
  26. das sind jetzt nur drei Beispiele davon was ich meiner Ansicht nach demnächst tun wird das kommt nicht alles morgen aber das ist alles in Arbeit und wird
  27. sicherlich spannend und dann im vierten Kapitel was heißt das alles für die Arbeit und beginnen wir mit der generativen KI als dem Durchbruch auf
  28. den die KI und die Ökonomie 60 Jahre gewartet haben das ist Eric prson Stanford Ökonom vorherim mit und der sagt der erforscht seit vielen vielen
  29. Jahren die ähm ja ökonomischen Implikationen von technischen Entwicklungen und er sagt generative KI ist eine der größten und
  30. effektivsten Technologien zur Veränderung der Arbeitsweise die je erfunden wurde also er sagt auch ganz klar das ist eine Basistechnologie also
  31. sie hat diesen Status als äh als große Technologie wie eben die Dampfmaschine und der Strom die ganz äh massiv in die Wirtschaft eingreifen und massive
  32. produktivitätseffekte auslösen können aber er sagt auch das reicht nicht aus wenn man nur die Technologie hat äh was man wirklich braucht ist die
  33. Aktualisierung der Geschäftsprozesse die Umschulung der Belegschaft und manchmal sogar die Änderung der Geschäftsmodelle und der Organisation in großem Umfang
  34. und das ist genau der Punkt an dem wir jetzt stehen alle haben die Technologie so ein stückweit sich angeschaut und fragen sich jetzt was mache ich damit
  35. und wie Rolle ich das im Unternehmen aus und wie skaliere ich das und das ist eigentlich der Punkt der an dem es in dem es schwierig wird und dem S auch die
  36. Unterschiede zwischen den Unternehmen sehr deutlich zeigen es macht natürlich keinen oder es bringt einem Unternehmen wenig zu sagen wir machen jetzt hier ein
  37. Pilotprojekt und in im blprjekt haben wir 30% Produktivitätsvorteil äh ermittelt ähm und dann bleibt man stehen sondern dann muss natürlich sozusagen
  38. das ausgerollt werden und im Unternehmen skaliert werden dafür muss die das Unternehmen geschult werden wir müssen mit den Datenschützern reden wir müssen
  39. mit den Betriebsräten reden also das sind sehr viele Aufgaben und das machen einige Unternehmen gut und andere nicht
  40. so gut mit dem Ergebnis dass wir eine Veränderung der Wettbewerbsfähigkeit jetzt schon sehen bei Unternehmen die das eben sehr schnell äh im
  41. hervorbringen und sehr schnell sehr schnell einführen und ja manche sehen das auch nur als ja
  42. produktivitätsbooster andere sehen es eher als ähm Tool um ein neues Geschäftsmodell zu entwickeln also da sind wir eiglich in vielen Fällen noch
  43. am Anfang aber es ist im Moment so eine in der Tat so eine so eine Stimmung dass man sagt okay wie was kann ich damit machen und das ist im Moment der Punkt
  44. an dem wir stehen und wenn wir uns anschauen die KI als general purpose technology oder Basistechnologien dann sieht man es gibt eben nicht so
  45. wahnsinnig viele davon die Dampfmaschine war die erste der Strom der zweite äh dann der Computer das Internet oder besser das worldwide web von Tim Bernis
  46. Lee erfunden und jetzt eben im generative ai nun gibt es die künstliche Intelligenz schon 60 Jahre ähm sie hat sich nie bisher so schnell verbreitet
  47. wie wir das eigentlich erwarten konnten wenn man sich so weltweit anschaut wie viel Prozent der Unternehmen haben denn bis vor 2 Jahren künstliche Intelligenz
  48. eingesetzt das waren das immer so 10 15% meistens große Unternehmen weil es eine sehr ja aufwendige Installation war prictive maintenance Qualitätssicherung
  49. frud detection da kennen wir KI natürlich schon lange aber erst mit der generativen KI hat den Sprung gebracht dass eben ganz viele
  50. Menschen in oder Beschäftigte in Unternehmen das eingesetzt haben und wir auch ein Sprung in der adoptionsrate der Unternehmen gesehen haben die ist von 10
  51. 15 % hat sie sich mal eben auf 25 30 % verdoppelt und das ist natürlich signifikant innerhalb eines Jahres und ja die Wahrscheinlichkeit dass eben
  52. generative ai tatsächlich die Basistechnologie der Zukunft ist ist ist relativ hoch weil wir sehen dass sie sich sehr schnell verbessert also der
  53. technische Fortschritt z.B in den Modellen ist ist enorm auch was die Kosten angeht das ist im Moment natürlich ein riesen Thema wir haben am
  54. Anfang kaum auf die Kosten geachtet und Alleen nur gesagt okay wie können wir denn besseres Modell bauen inzwischen dreht sich das so ein bisschen man hat
  55. festgestellt okay das mit dem Energieverbrauch ist natürlich ein Thema dass wir lösen müssen es kann nicht sein dass wir jetzt
  56. dass wir jetzt sozusagen in der stromfalle hineinlaufen und nur der der sich den Toren Strom dann leisten kann kann noch Modelle Modelle trainieren
  57. sondern es geht ganz eindeutig darum dass wir hier zu effizient auch kleineren Modellen wieder kommen die dann speziell für einzelne Anwendungen
  58. trainiert werden und nicht die die großen lar language Modelle sind die für alles gelten das ist ökonomisch nicht sinnvoll aber da sehen wir ein enormen
  59. technischen Fortschritt und der wird sich sich sicherlich noch beschleunigen wir haben eine sehr schnelle und weite Verbreitung erlebt weil die
  60. Infrastruktur eigentlich schon vorhanden ist also wir haben alle die Smartphones oder Computer in der Tasche das der Rest läuft in der Cloud das heißt keiner von
  61. uns muss in Hardware investieren damit wir diekii nutzen können und äh was nicht heißt dass nicht andereen Hardware investieren müssen die hyperscaler die
  62. Googles und Microsofts und Amazons dieser Welt investieren unfassbare Summen in in Hardware sprich in Rechenzentren und KI Chips um die
  63. Modelle zum Laufen zu bringen aber sozusagen wir als Anwender eben nicht und der Zugang ist einfach ähm das ist glaube ich ein riesenaspekt niemand muss
  64. dafür mehr Informatik oder sonst was studieren sondern der Zugang funktioniert über Sprache und das ist natürlich
  65. eine wunderbar einfache universelle universelle Zugangsmöglichkeit die ja eigentlich jedem den den den Zugang ermöglicht der sich mit Sprache auskennt
  66. und ist das relativ simpel wir haben ich ein ein prompting Workshop gemacht und man kann eigentlich mehr oder weniger alles mögliche reinschreiben in
  67. Tippfehlern und und und und und Slang und so versteht die Maschine alles das ist schon ziemlich beeindruckend dass sie sich über Sprache komplett komplett
  68. den den Zugang verschaffen können ja die Entwicklungsgeschwindigkeit digitaler Basistechnologien wenn wir das mal
  69. anschaut ähm ähm und vergleicht mit dem Computer und dem Internet dann sieht man ähm dass wir hier ähm mit der generativen KI eine schnellere ja
  70. Entwicklung sehen als wir sie bisher jemals gesehen haben ähm Strom und und Eisenbahn war natürlich viel viel langsamer vollkommen klar aber das sieht
  71. man noch mal dass sich das eben noch mal deutlich beschleunigt insofern von 0 auf 40% Nutzungsrate in der Bevölkerung das sind jetzt Werte für die USA das hat man
  72. in der kurzen Zeit eigentlich noch nie erlebt das ist schon ist schon substantiell und es geht halt geht natürlich auch
  73. rasant weiter ganz einfach weil es weil der Zugang quasi so simpel ist und ja eigentlich eigentlich immer weniger kostet also man für die meisten ist es
  74. ja ist es ja V free wer sich das angeguckt hat das Jet GPT am Anfang in der in der premiumvion ähm für jeden die 20 $ im Monat kostete und dann wurden
  75. die meisten premiumvion irgendwann mal quasi in das in das freemodell reingepackt und damit ist es eigentlich äh ist es eigentlich für alle weitgehend
  76. verfügbar dahinter steht natürlich ein klassisches plattformmodell dass ich sozusagen über die die nachfrageite skaliere und Sam Oldman der Chef von
  77. openi ist ja an versierter plattformökonom der weiß genau wie sowas geht und inem er quasi die die Funktionen für viele freigibt hat er
  78. natürlich die Nutzung sehr schnell noch mal ange angetrgert und das hat natürlich ganz gut funktioniert heißt natürlich auch dass er dann die
  79. entsprechenden finanziellen dann auf der anderen Seite holen muss um die um die Modelle an der Stelle und auch die Kapazitäten an der Stelle
  80. voranzutreiben ja was sind die ökonomischen Effekte und es gibt zwei wesentliche das eine ist der produktivitätseffekt und das andere
  81. der innovationseffekt man könnte es bisschen flapsig sagen oben der produktivitätseffekt das ist die Pflicht und unten innovationseffekt das ist die
  82. Kü und wie sieht das aus beim produktivitätseffekt ja man versucht natürlich die Produktivität der Beschäftigten mit kognitiven Tätigkeiten
  83. zu erhöhen also alle die die ja in Büros arbeiten ums mal ganz ganz flapsig zu sagen ähm können ein Stück weit davon profitieren mit dem Ergebnis das
  84. Unternehmen Arbeit durch Kapital substituieren aber die superweiserfunktion beim Menschen bleibt das ist glaube ich ganz wichtig äh wir
  85. werden zumindest jetzt auf absehbare Zeit keine komplett autonom arbeitenden Unternehmen sehen aber wir werden natürlich eine eine Auslagerung von
  86. Tätigkeiten an die KI sehen und das passiert ja heute schon in großem Stil und das hat sofort hat es jetzt schon das merkt man noch nicht das werden wir
  87. in den nächsten Jahren sehen wie wie wie wir wie das sozusagen in die in die Wettbewerbsfähigkeit hineinläuft äh wettbewerbseffekte das das heißt
  88. Unternehmen in einem hohen Anteil kognitiver Tätigkeiten wir sagen dazu in dem hohen generative ai exposure weisen auch ein großes Potenzial für
  89. Produktivitätsgewinne auf und werden als Gewinner angesehen man hat das an den Börsen sehr gut nachvollziehen können dass die unter nehmen eben mit diesem
  90. hohen exposure ähm überproportional profitiert haben ne das waren die Softwareunternehmen die Googles und und und Metas dieser Welt ähm das waren aber
  91. auch äh ja im Endeffekt die gesamte Software Dienstleistungsbereich der stärker davon
  92. profitiert hat als jetzt ähm ein Unternehmen das wie McDonald's oder so die äh natürlich davon weniger profitieren weil sie sozusagen dann äh
  93. ähm ja in der in der Gastronomie tätig sind Unternehmen in dem hohen Anteil von Forschung Entwicklung die profitieren auch überdurchschnittlich weil die
  94. natürlich an der Stelle einen hohen äh Vorteil sehen das ist der produktivitätseffekt und der ja sag ich mal der die Pflicht das tun alle mehr
  95. oder weniger aber hier zeigt sich dann schon dass Unternehmen die an dieser Stelle schnell sind ähm dann deutlich dann auch
  96. Wettbewerbsvorteile gegenüber den Unternehmen erreichen die langsam unterwegs sind und wer das ist da werde ich wde ich später noch noch drauf
  97. eingehen der innovationseffekt unten ist ja wie gesagt eigentlich die spannendere die spannendere Entwicklung da geht es vorwiegend um die Entwicklung neuer
  98. digitaler Geschäftsmodelle und die sehen wir im Moment an ganz vielen Ecken und Enden her Vorbringen das Unternehmen sagen okay ich kann auf Basis von Gen ai
  99. eben eine Dienstleistung anbieten die besser und oder billiger ist als das was bisher passiert das Beste Beispiel dafür ist
  100. das was gerade im Markt für Suchmaschinen passiert da wird Google jahrzehntelang das dominante high performance digitale
  101. Geschäftsmodell das unfassbar hohe Margen abgeworfen hat und quasi unangreifbar schien das Modell wird jetzt von ji angegriffen und man sieht
  102. es dass Unternehmen wie perplexity oder u.com damit gestartet sind vor kurzem hat dann openi die eigene search TP freigeschaltet und quasi eine ja eine
  103. eigene na Suchmaschine kann man eigentlich nicht mehr sagen es sind antwortmaschinen das ist das spannende daran dass man dass man sehr schnell
  104. merkt okay dieses ja über Jahrzehnte funktionierende ich stelle eine Frage und bekomme links geboten auf den ich mir dann die Antwort zusammen suchen
  105. muss das ist an der Stelle nicht mehr nicht mehr state of the art sondern ich bekomme eine von der KI geschriebene generierte Antwort auf meine Frage und
  106. häufig nicht immer aber sehr häufig ist diese Antwort äh so gut dass sie meine Frage schon beantwortet ne es heißt natürlich nicht
  107. dass auch diese Maschinen sozusagen frei von Halluzinationen sind aber es gibt ja eine Menge Möglichkeiten wie man so
  108. geschickt promptet dass Halluzinationen sehr viel weniger relevant sind und immer ein doublecheck machen man kann die Quellen eingrenzen man kann der
  109. Maschine sagen lass dir Zeit ähm es ist auch ein Trick die Maschine ist darauf ausgelegt dass sie möglichst äh ähm Rechenkapazitäten spart und deshalb geht
  110. sie manchmal hudelt sie manchmal los insofern äh kleiner kleiner protipp am Rande sagen sie jgpt lass dir Zeit ne arbeite gründlich du musst dich musst s
  111. um die Tokens keine Sorgen machen aber arbeite gründlich ich will die beste Antwort haben hilft sofort weil sie an der Stelle sozusagen der Maschine sagen
  112. okay muss nicht hudeln lass dir Zeit und mach's mach's gründlich ne und ähm das ist so ein Beispiel dafür wie wir gerade neue Geschäftsmodelle sehen die enormes
  113. Potenzial haben und man sieht es daran dass wahnsinnig viel Geld in diesen Markt plötzlich reinfließt perplexity hat innerhalb von kürzester Zeit seine
  114. seine seine Marktbewertung auf 9 Milliarden Dollar erhöht weil eben ganz viele Leute ähm glauben dass das äh ja die Suche
  115. ablöst und in meinem persönlichen Suchverhalten ist das tatsächlich schon so das ist schon deutlich deutlich relevanter als jetzt Google Google
  116. brauche ich noch oder eine klassische Suchmaschine brauche ich noch wenn ich ganz speziell eine Seite suche dann passt das aber wenn ich sage ich will
  117. mehr je komplexer die Frage und jetzt so mehr Recherche mit einer Frage verbunden ist desto größer ist der Vorteil dieser dieser antwortmaschinen und da können
  118. sie ihre Vorteile deutlich ausspielen und ja Google re geht natürlich auch da drauf mit
  119. AI overview äh da müssen wir mal schauen wer da an der Stelle tatsächlich dann die Nase vorne hat das heißt jetzt nicht dass Google morgen pleite ist um Gottes
  120. Willen aber sie stehen unter Druck und Sie müssen innovativ sein und sie sind ja sozusagen innovators Dilemma an dieser Stelle nach Clayton Christenson
  121. und das haben sich auch nicht träumen lassen dass sie da mal reinkommen jetzt sind sie drin und da bin ich sehr gespannt
  122. wie das ausgeht aber dieses dieser ja diese neuen digitalen Geschäftsmodelle die sehen wir an in ganz vielen Branchen dass wir ein markteantritt innovativever
  123. Unternehmen haben mit Branchen mit einem hohen gen ai exposure IT und Software ist klar Marketing ist klar der rechtsmarkt ist relativ klar die
  124. Juristen sind quasi von ull auf 100 in diese dig isierung gestartet nachdem sie ja jahrzehntelang eigentlich kaum was damit zu tun hatten sind sie auf einmal
  125. ganz oben in den Ranglisten der Berufe oder Tätigkeiten die hohes exposure aufweisen und kümmern sich auch darum das ist schon sehr beeindruckend dass
  126. die Juristen nach 20 Jahren digitalen Tiefschlaf wenn ich das mal so flapsig sagen darf an der Stelle sozusagen von von null auf 100 in das Thema gestartet
  127. sind ja und dann volkswirtschaftlich was heißt das wir bekommen ja eine höhere Arbeitsproduktivität hoffentlich also
  128. die Wahrscheinlichkeiten ist relativ groß dass wir das äh dass wir das schaffen wie hoch sie ausfällt hängt natürlich von uns allen ab ne also das
  129. das Potenzial glaube ich ist ist unbestritten hoch wie gut wir das schaffen dass tatsächlich auf einer volkswirtschaftlichen Basis dann auch
  130. ähm hinzubekommen das hängt von jedem Einzelnen ab wie intensiv er das nutzt wie gut die Unternehmen in der Lage sind diese diese skalierungseffekte zu
  131. erreichen und wie sehr ein ein Land das auch fördert das ist ja so ein Thema dass wir ganz häufig sehen dass wir in Europa an der Stelle lieber erstmal
  132. regulieren als dass wir skaleren und wir haben ja mit dem EU a Act schon gleich wieder eine unter großem Jubel der Brüsseler Bürokraten eine Regulierung
  133. geschaffen die sicherlich ihre Vorteile hat aber auch durchaus geeignet ist an der ein oder anderen Stelle zu bremsen insofern müssen wir genau ab hinschauen
  134. was tatsächlich so bei uns dann auch an positiven ankommt ja und das wirtschaftswachst wird angetrieben und äh negativ wird könnte könnte muss nicht
  135. könnte sein dass die Einkommensverteilung ungleicher wird weil es sozusagen digital GAP gibt zwischen denen die es nutzen und denen
  136. die die weniger intensiv drauf gehen das sehen wir auf einer interpersonellen Ebene innerhalb einer einer Gesellschaft aber auch international insofern ist das
  137. etwas was die die digitale Lücke noch mal größer werden lassen kann wenn wir nicht aufpassen an der Stelle ähm das heißt nicht dass es kommen muss aber es
  138. könnte passieren wie schnell geht das wir sehen ähm was die Unternehmen als hochbewertete Vorteile sehen was sie
  139. weniger hoch sehen und was sie schnell umsetzen oder sie hoffen schnell umzusetzen was sie länger brauchen also mal mindestens 2we Jahre und dann sehen
  140. wir dass ob links im Quadranten hochbewertete Vorteile schnelle Umsetzung erhöhte Produktivität und Effizienz erhöhtes kundenengagement und
  141. Zufriedenheit Wettbewerbsvorteile und höhere Kreativität und Innovation stehen das sind die Dinge die man als die Low hinging fruits bezeichnet dass man dort
  142. sehr schnell Vorteile sehen kann ich habeich mit dem CEO eines von Kercher gesprochen der der sind die mit den mit den mit den
  143. Reinigungsgeräten den gelben die jeder kennt und er sagte ja KI hatte kennt schon aus seiner Dissertation vor 30 Jahren als es dann kam war es für ihn
  144. keine Frage dass er das nutzt und er hat im Endeffekt seine Großteil seiner Kundenkommunikation läuft inzwischen über KI ne da ist nicht mehr viel und
  145. und der sagt das als was in Menschenhand ist und er sagt das ist relativ schnell und funktioniert super ne die sind ja extrem international unterwegs und sagt
  146. in allen Sprachen hin und her hat die Kunden dass die Kundenzufriedenheit erhöht und die Kosten gesenkt also das funktioniert hin und wieder schon mal
  147. ganz gut wenn man in der Lage ist das auszurollen rechts sieht man eher schnelleres Wachstum steigende Marktanteile neue Umsatzquellen und
  148. Geschäftsmodelle das dauert ein bisschen länger klar hier muss man ja nicht nur bestehende Proz Prozesse ein höheren Produktivität erreichen
  149. sondern auch natürlich versuchen ja neue Geschäfte aufzubauen das dauert natürlich ein Ticken länger ganz unten hörtes Mitarbeiterinnen Engagement und
  150. Zufriedenheit wird als niedrig bewerteter Vorteil gesehen m das halte ich für ein Risiko das so sag ich mal so niedrig zu zu
  151. priorisieren weil es natürlich ein relevanter relevanter Punkt ist welche Leute ich denn bekomme ähm mein mein Prof mit dem ich in in
  152. Darmstadt zusammenarbeite der Peter buchsmann sagt der hat neulich in der in der V Masterstudenten mal gefragt würdet ihr in dem Unternehmen arbeiten bei dem
  153. Gen ai noch nicht funktioniert und dann haben 90% gesagt no way weil sie sagen okay wir haben das sozusagen an der Uni sagt ja jeder das Ding im Einsatz
  154. und insofern ist es ist es natürlich sozusagen ich dann durch in den Unternehmen reingehe W dann steht ja datenschutzgrundverordnung oder
  155. was auch immer möglicht erlaubt uns nicht dass jetgpt oder andere Tools natürlich Compliance gerecht und so weiter ist klar dass man also im
  156. Unternehmen da andere Vorkehrungen treffen muss aber es wird nicht genutzt oder da ist ist verboten das ist natürlich für alle eine riesige
  157. Bremse und deswegen 90% sagen gehen wir nicht hin also man sieht sehr unterschiedliche reak oder unterschiedliche Ziele und
  158. unterschiedliche Zeithorizonte ich hatte ganz am Anfang gesagt warum ist das eine eine große Chance für uns und
  159. das ist jetzt so ein bisschen die die volkswirtschaftliche Brille aber sie ist höchst relevant für das was wir da gerade als Chance vor uns sehen und wenn
  160. man mal links auf die das Wachstum der Produktivität jeweils in Prozent zum Vorjahr schauen dann sieht man für Europa nach dem Zweiten Weltkrieg
  161. natürlich erstmal gigantische Produktivitätswachstum als das wieder aufgebaut wurde und dann ging es auf aber seitdem eigentlich Zi ich steil
  162. runter bis jetzt auf Null das heißt wir haben im Moment kein Produktivitätswachstum mehr und die USA schwanken auch die Werte aber
  163. deutlich weniger und was für mich ganz interessant ist eigentlich mit Beginn der Digitalisierung in der Masse oder in der Breite nämlich 1995 als der erste
  164. als die ersten Internet Browser ja an den Start kamen und quasi das ja die die eigentlich die zweite oder die die Digitalisierung so richtig
  165. losgegangen ist ne und in der Masse angekommen ist seitdem wächst die Produktivität in den USA schneller als in Europa ne das war der Wendepunkt
  166. warum ist das so und es gibt Studien die das versucht haben herauszufinden wie viel Prozent des produktivitätswachstums kommt denn
  167. aus dem Silicon Valley man hat es mal für die für nur für für die Nullerjahre gemessen und man hat herausgefunden ich glaube das hat sie auch nicht wes wlich
  168. verändert dass 80% des produktivitätswachstums der amerikanischen Volkswirtschaft Z diesen Superstar Firmen kommen also den Googles
  169. Apples und und Metas dieser Welt und oder aus dem IT-Sektor oder oder digitalsektor generell während das in in in Europa sind das immer nur Werte
  170. zwischen 15 und 20 %. klar wir haben diese Firmen halt nicht so und das ist schon ganz deutlich dass dort ein Paradigmenwechsel stattgefunden hat ähm
  171. der sich jetzt möglicherweise in der zweiten digitalwelle die ich jetzt mal als ki-welle bezeichnet habe ja vielleicht verschärft vielleicht aber
  172. auch kleiner wird ähm das hängt natürlich von uns ab ne im Moment sieht es eher so aus als dass es größer wird wenn wir uns nämlich rechts auf das die
  173. Produktivität die Arbeitsstunde konzentrieren dann sieht man auch wieder jetzt 1995 normiert ähm dass die USA deutlich schneller die
  174. Produktivität die Arbeitsstunde nach oben gefahren haben als wir das in der Eurozone ähm hinbekommen haben ganz spannend ist immer die Reaktion auf
  175. Krisen gibt hier zwei Krisen Zeichen drin das eine ist quasi die die die Finanzkrise 2007 2008 und man sieht in Europa komplett sofort eine Delle
  176. während es die in Amerika nicht gibt und es gibt natürlich die coronakrise und dann sieht man auch in Europa ab 2021 sozusagen dass es auch noch mal
  177. runtergegangen ist und sich seitdem nicht mehr erholt hat seitdem ist sozusagen die Produktivität auf dem gleichen Level geblieben wähend die
  178. Amerikaner äh natürlich klar in der der wilden coronaphase da da ist nicht viel passiert aber seitdem seit es vorbei ist geht's schon wieder steilberg auf und
  179. das ist sehr deutlich zu sehen dass wir in Europa bei Wirtschaftskrisen oder bei solchen Phänomenen wie eben Finanzkrise oder auch Corona viel viel stärker
  180. Abbremsen also Investition in Forschung Entwicklung äh Kapitalinvestitionen z.B in in in Rechenzentren fahren wir sofort R
  181. unter ne mit dem Ergebnis dass wir viel länger brauchen um wieder um wieder auf das alte Niveau zu kommen als jetzt die Amerikaner und deswegen hab haben wir
  182. nach jeder Krise sag ich mal einen deutlich größeren Rückstand als vor der Krise ne und das ist sehr deutlich das hat was mit Risikoaversion zu tun und
  183. das ein Thema das uns an allen Ecken und Enden im Wege steht und ja und das ist natürlich volkswirtschaftlich höchst brisant was
  184. da gerade passiert weil bei so einem dramatischen Unterschied in der Arbeitsprodukt ität ne ja quasi sozusagen 130 normiert und die
  185. Amerikaner haben zwischen 160 heißt es natürlich ganz brutal dass die Amerikaner an der Stelle äh ja viel viel schneller sozusagen Wohlstand aufbauen
  186. können unabhängig davon wie der wie er verteilt ist werend wir in das Problem hineinlaufen dass wir in der demografischen Entwicklung den nächsten
  187. 10 15 Jahren sehr sehr viele Menschen haben die aus dem Arbeitsmarkt rausgehen einfach in die Rente gehen die geburtenstarken Jahrgänge und die ähm
  188. nicht mehr genügend Nachkommen das heißt wir werden ganz eindeutlich massiven Druck auf dem Arbeitsmarkt haben um eben die um die Produktivität zu erhöhen das
  189. heißt alle die die in 10 Jahren in 10 Jahren im Arbeitsmarkt noch sind müssen sozusagen produktiver werden und wir müssen sehr schnell diese Kurve wieder
  190. nach oben kriegen um an der Stelle dann unsere Rentensysteme auch tatsächlich bezahlen zu können und das ist etwas was ja wir im Moment sag ich mal so mit der
  191. generativen KI ja in die Hand gelegt bekommen haben genau das zu erreichen ne insofern ist es ich sage mal gerne das ist die jahrhundertschance für Europa
  192. aus dieser aus dieser schwachen Entwicklung wieder einen steilen steileren Anstieg zu machen und ich glaube diese Chance sollten wir
  193. dringend nutzen digitale Geschäftsmodelle auf Basis der gen ai wie gesagt die die Kü
  194. ähm ein Geschäftsmodell was im Moment sozusagen auf der Anbieterseite oder schon zu beobachten ist sind die
  195. massiven Investitionen der hyperscaler Meta Microsoft Entschuldigung Microsoft Alphabet und Amazon Meta ist auch dabei in das ja gen ai Thema man sieht links
  196. die capital expenditures also sind die Ausgaben für langlebige Investitionsgüter vorwiegend Rechenzentren ne das war im momentente
  197. die alle wie wie wie wie blöde bauen um die Modelle laufen lassen zu können und man sieht wie das wie das nach oben geht ne microsoft hat es mal eben das ist
  198. alles seit Start von jetgpt von von 6,6 auf 19 mal 3 ne amazon hat natürlich sehr viele capital expenditers auch für seine Logistik das heißt da ist der das
  199. Wachstum nicht so riesig aber man sieht dass es auch hier hochgeht und man sieht Alphabet hat es mal eben mal eben verdoppelt und auch Meter geht deutlich
  200. hoch apple macht da nicht mit das ist ganz eindeutig die sagen okay das ist nicht unser nicht unser Business aber die Effekte sieht man eigentlich rechts
  201. und zwar die cloudumsätze das die im Wesentlichen von diesen drei Unternehmen nämlich Microsoft Alphabet und Amazon gebildet werden deren Anteil im cloudmkt
  202. steigt stetig an und man sieht dass ähm eigentlich ja von von q121 bis q123 ging es ein ges Wachstum das ist die grüne Linie äh stetig nach unten das heißt die
  203. stand natürlich auch unter Druck wieder ein Wachstumstreiber für ihr hochmariges cloudgeschäft zu finden und ja haben sie offenbar denn seit seit Q2 23 geht das
  204. Wachstum wieder deutlich nach oben was im Wesentlichen eben auf diese kiinestition zurückzuführen ist und die KI revenues die daraus sich ergeben aber
  205. wir sehen natürlich auch ganz viele neue Unternehmen die in neuen Märkten versuchen ja sag mal die die incambens die Verteidiger anzugreifen das Beispiel
  206. Suchmaschine hin zu ja wissen generierende Antwortmaschine hatte ich schon genannt da ist Google der der Verteidiger und auf der
  207. distruptorenseite sind plexityu.comglean das ist ein Unternehmen das ganz eindeutig sozusagen auf die Unternehmensseite geht und sagt
  208. wir unternehmen haben alle riesigen Datenschatz in Hunderte Millionen Daten die irgendwo in äh im Intranet herum liegen und die zu finden und dort die
  209. relevanten Informationen herauszufinden zu filtern das ist natürlich auch eine riesen Aufgabe die ist kaum kleiner als das Internet zu zu durchsuchen und das
  210. versucht clean und Open ai hatte ich schon genannt aber das sehen wir in ganz vielen Märkten Bild Erzeugung ist klar mit journey und flux gegen gegen shutter
  211. Stock und Gy images bei der vide Produktion haben wir auch ja sind nur Beispiele m Z tesia heyjen Runway und andere die ja versuchen Hollywood ein
  212. Stück weit ein Stück weit zu disrupten in der Rechtsberatung sehen wir ganz viele neue neue Modelle hway ist ein ist ein KI
  213. Modell das jetzt auch Anwälte unterstützt der bei Anwälten im in der Anwendung ist aber heißt natürlich auch innerhalb der der der Rechtsberatung
  214. werden sich dadurch Änderungen ergeben die möglicherweise auch dazu führen dass es als Unternehmen die das sehr viel stärker nutzen als andere dadurch
  215. Wettbewerbsvorteile haben und mit weniger Leuten auf auskommen können ne Call Center Richtung Chatbot auch da stehen glaube ich klassische
  216. Callcenter stehen massiv unter Druck weil das natürlich in dem hohen Maße automatisierbar ist und mit Hilfe von von von Agenten dann auch tatsächlich äh
  217. ist bereits passiert also das ist jetzt kein kein kein Zukunftsszenario mehr das passiert gerade hier und jetzt ganz spannend ist der der der Move von ja
  218. Software Service zu ai agents ne wenn man ein bisschen zugehört hat was Salesforce im Moment von sich gibt dann sagt Salesforce relativ klar okay bevor
  219. jetzt irgendeiner anfängt mit AI agents unser klassisches SAS Geschäft also Software Service Geschäft zu disrupten machen selber und haben jetzt gerade
  220. Agent Force gelaunchtcht das ist quasi ein riesiges ein riesiges ähm Tool dass man Mitarbeitern in die Hand gibt und zu sagen okay bau dir doch deinen Agenten
  221. also deine automatisierungski die deinen Arbeitsschritt äh mal eben automatisiert doch selber und äh das ist im Moment das
  222. eines der großen Themen das sehr sehr viele Unternehmen aus der Softwareindustrie beschäftigt wie ähm dort gerade die Softwareindustrie der
  223. Stelle disrupted wird würde ich gleich noch ein bisschen was drauf eingehen da haben wir sind wir bei dem Agenten Thema Werbung
  224. Medikamentenentwicklung gibt es viele die auf gen ai setzen um dort um dort viel schneller Tests durchzuführen viel schneller die
  225. Medikamente zu entwickeln Softwareentwicklung finanzinformation ganz spannend bigdata.com und Bloomberg bigdata.com sitzt ja also Bloomberg
  226. kennt ihr wahrscheinlich ist einfach ein Terminal mit mit unpassbar vielen Finanzdaten dahinter was aber nicht immer sofort intuitiv für jeden zu
  227. finden ist wo es wo die Information ent steht wicet.com hat einfach ein LLM auf genau diese Finanzdaten drauf gesetzt und gesagt ja du musst nicht mehr suchen
  228. sag einfach was du haben willst dann sagt man der Maschine okay sag mir die äh die ähm net income Werte von Nvidia Intel und AMD der vergangenen 10
  229. Quartale und lass eine Regression Analyse drüber laufen so und dann macht das macht die Maschine das ne und dann haben sie natürlich sehr viel schneller
  230. das gewünschte Ergebnis als sie tatsächlich als sie tatsächlich an der Stelle Vorankommen
  231. so die neue Suchender Information das hatte ich schon erwähnt dass sozusagen der Geni jetbot setzt sich zwischen Suchmaschine und
  232. Suchenden der das heißt der die Tendenz geht zu Zero click Search was Lage natürlich hochgradig beunruhigt weil sie dann immer weniger Traffic bekommen das
  233. heißt wir sehen in der ganzen seobranche im Moment einen Wandel zu Geo also nicht Search Engine Optimization sondern generative Engine
  234. Optimization wie kriegt man denn seine Inhalte so aufbereitet dass die dass das Sprachmodell die Inhalte findet und in ihr Antwort dann auch nennt und verlinkt
  235. das ist im Moment so das große das große Ding natür natürlich hat Google immer noch klar mit Abstand den Ken Marktanteil das dreht sich nicht über
  236. Nacht aber das ist im Moment der Versuch wie kriegt man denn seine Inhalte in die Maschine rein gerade bei diesen newsmchinen wie das wie das search GPT
  237. und so weiter sind wie bereite ich die Inhalte denn so auf dass sie tatsächlich auch dort gefunden werden und das ist im Moment ja sicherlich der Zentrale move
  238. in der im im search Business what's next ich habe jetzt mal drei Dinge
  239. mitgebracht von denen ich glaube dass sie ähm ja vielfältige Auswirkungen haben auch wenn sie nicht alle morgen da stehen was ganz sicher Morgen schon da
  240. steht oder eich heute schon da steht sind die KI Agenten das ist und der Gartner hat das gerade sozusagen auf den Top 1 der der Technologietrends für 2025
  241. gesetzt diese Form der KIS in der Lage autonom zu handeln Entscheidungen zu treffen und um benutzerdeinierte Ziele zu erreichen im Endeffekt ist generate
  242. Entschuldung ist agentic ai der Versuch so eine Art virtuelle Belegschaft zu schaffen äh die die menschliche Arbeit ergänzt und
  243. Routine Aufgaben eständig übernimmt ne und die Schätzung von Gartner bis 2028 sollen 15% der täglichen arbeitsentscheidung durch solche solche
  244. Systeme getroffen werden ich kann mir vorstellen dass es in techunternehmen deutlich schneller geht wie immer bei solchen Fällen und nvidia
  245. hat schon gesagt ähm ähm 100 Millionen neue Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen ne also ein wieer will eine Armee von ki-agenten nutzen ohne Jobverluste klar
  246. die kriegen Moment gar nicht genügend Leute m um das Wachstum zu managen dass sie haben und sie sagen okay dann bauen wir uns halt eine Armee von 100
  247. Millionen neuen Mitarbeitern aus KI zusammen und der Mark benjow der der Chef von Salesforce sagte bis Ende 2025 also noch genau ein
  248. Jahr wollen wir eine Milliarde Agenten mit Agent Force aktivieren genau dafür ist die KI gedacht wie gesagt Agent Force ist ist im Endeffekt ein ein Tool
  249. das genau darauf zielt dass man dass man ähm sich selbst diese Agenten baut und das ist ein sicherlich ein großes Thema ähm wir haben das in unserem
  250. digitalbriefing der digitalwirtschaft jetzt gerade mal getestet Agent Force und der Kollege der es gemacht hat sagte so wow es ist ein Hammer
  251. äh das ist im Endeffekt das das SAP für für die kiwt dass die gebaut haben und das ist schon sehr sagt sehr sehr mächtig kann sehr sehr viel man
  252. verknüpft Dinge z.B sage ich der KI Buch mir zwei Wochen Urlaub Ende Juni und guck ob es irgendwelche Überschneidungen mit meinen Kollegen gibt stimm das mit
  253. meinen Chefs ab und lass es dir genehmigen und dann sind ganz viele sozusagen Software Teile im Unternehmen damit beschäftigt herauszufinden wer wer
  254. gehört zu meiner zu meiner Gruppe also mit wem darf ich mich sollte ich mich möglichst nicht überschneiden beim Urlaub wie kann ich das abstimmen und
  255. wie kann ich die Genehmigung vorbringen und so können Sie sich ihre Agenten selber bauen für ganz viele Arbeitsschritte die ansonsten einfach
  256. Zeit fressen und keinen Spaß machen und das ist sicherlich eines der topthen über dies wir demnächst reden oder eigentlich heute schon reden wenn man
  257. sich mal anguckt wie sich die Entwicklung der generative ri in den vergangenen zwei Jahren vorangetrieben ist ja fing alles an mit äh ja ich setze
  258. mich vor jetgpt und Hack da mal eine Frage rein das Sprachmodell wirft mir eine Antwort A die fand ich gut oder fand ich nicht gut aber äh zumindest war
  259. das sozusagen der Anfang ne das machen wir heute noch aber aber wir sind eigentlich schon weiter es gibt seit 2023 zusammengesetzte Systeme dass man
  260. also hingeht und sagt okay wie kann ich denn die Fähigkeiten die so ein LLM hat mit meinen Daten verknüpfen und das ist sozusagen die Möglichkeit die eigene
  261. Datenbank mit reinzunehmen sagen das Ding soll nicht im worldwide web irgendwo rum suchen sondern nur in den von mir zur Verfügung gestellten
  262. Unternehmensdaten was natürlich nicht im Wilden Westen der der der digitalen Ökonomie passiert sondern in dem geschützten Raum auch das ist klar äh
  263. das haben natürlich alle Anbieter mittlerweile verstanden dass es niemand niemand unternehmenskritische Daten bei jgpt rein reinhckt und sich dann wundert
  264. dass die irgendwo wieder auftauchen das ist ist logisch äh widerspricht ja auch en Datenschutzanforderungen und gerade bei bei personenbesogenen
  265. personenbezogenen Daten Klingel natürlich bei den Datenschützern sämtliche alarmleuchten aber das lässt sich lösen indem man eben solche
  266. zusammengesetzten Systeme baut dass ich eben LLM Funktionalität auf eine Unternehmensdatenbank darufsze und damit damit dann halt sehr viel spezifischere
  267. Lösungen bekomme die by the way dann auch deutlich weniger halluzinieren weil sie weil sie eben nicht mit allen möglichen Daten aus dem Internet
  268. trainiert wurden sondern eben aus den eigenen Daten ich hatte eben HW schon mal genannt das ist natürlich auch so ein Tool das aus der juristenbranche die
  269. genau in diese Richtung zieltt so und der LLM wandelt das Ergebnis wieder ein Text um und sie kriegen eine Antwort das ist äh ähm war die Zwischenstufe jetzt
  270. sind wir bei den KI Agenten wo es eben darum geht dass ich verschiedene Tools ansprechen kann mit mit Hilfe eines eines
  271. eines großen sprachmodells und sagen kann verknüpfen mir das Wandel diese Aufgabe wie ich eben den mit dem Urlaub genannt habe sozusagen so um dass es
  272. dass die relevanten Tools tatsächlich angesprochen werden dass die Maschine weiß wer arbeitet in meiner Erteilung mit wem muss sie muss sie bei wem muss
  273. sie in die Kalender gucken oder in die Urlaubsbuchung gucken und bei welchem Chef muss sie das genehmigen lassen und dann gibt's so eine kontrollschleife und
  274. dann kriegen sie eine Antwort die dann hoffentlich entsprechend entsprechend das Ergebnis ist dass ja dass sie auch erwartet haben das ist eine generelle
  275. Funktionsweise von KI e-agenten die werden natürlich noch ST noch am Anfang werden sich natürlich auch noch
  276. verfeinern und und und verbessern aber das ist so erstmal die die generelle Funktionsweise und da werden wir sicherlich im nächsten Jahr ganz ganz
  277. viel drüber sprechen ja was haben wir hier gesehen das war ein ein Video von figer figer ist einer der
  278. Anbieter die gerade humanoide Roboter ähm mit Hilfe von Gen ai ja ich nicht sagen schlau machen intelligent machen aber hier sehen wir sozusagen Jen ai als
  279. Schnittstelle äh zwischen Mensch und Maschine und das ist ganz gut funktioniert und ähm ähm mit ja erstaun für für Roboter erstaunlichen
  280. erstaunlichen Fähigkeiten nämlich der der äh Mensch hat gefragt geb mir was zu essen und der der Roboter war in der Lage den Apel Apfel dort äh zu zu grei
  281. zu identifizieren als das was zu Essen auf dem Tisch liegt und ihm das zu geben und dann hat er das war das erste und das zweite war als er ihm sozusagen den
  282. den den Müll dahinelegt hat und gesagt ä räum bitte auf und während du aufräumst erklär mir bitte was warum du mir den Apfel gegeben hast ja und auch da
  283. passiert et ist etwas passiert was sehr sehr spannend ist was äh das dat und wir noch nicht gesehen haben dass sozusagen zwei Dinge parallel passieren ne der
  284. Roboter räumt auf und erklärt gleichzeitig ja ich habe den Apfel gegeben weil es das einzige essbare Ding äh auf dem Tisch war ne und
  285. das ist im Moment ein Thema in das ganz viele Unternehmen eingestiegen sind man denkt ja immer so Roboter so bisschen an Industrieroboter aber hier geht's um die
  286. humanoidenroboter klar Elon Musk mit den Optimus ist mit dabei also Tesla ist im Endeffekt in eine roboterfirma oder wird vielleicht mal demnächst eine
  287. roboterfirma als eine Autofirma aber auch Nvidia Microsoft Amazon alle sind im Moment da open i alle haben in diese in roboterfirmen
  288. investiert um sozusagen den nächsten ja humanoiden Roboter der demnächst im Haushalt hilft ähm zu
  289. bauen noch sind die Dinge natürlich zu teuer noch sind sie in der in der Entwicklungsphase aber das ist schon
  290. eine ziemlich spannende Entwicklung und das werden wir sicherlich in den nächsten Jahren noch sehr viel sehen weil wir natürlich Z sagen auf
  291. allerdings auf zwei Seiten entwickeln müssen wir müssen die KI weiterentwickeln und wir müssen die Roboter weiterentwickeln insofern ist
  292. das äh nichts was jetzt über Nacht kommt aber natürlich sehr sehr spannend äh auch vor dem Hintergrund dass wir dauerhaft Arbeitskräfte fehlen haben ähm
  293. bei der demografischen Entwicklung so und das war das ist das dritte Beispiel D ich mitgebracht habe was wir im Moment sehen was was sich sehr schnell
  294. entwickelt ist äh ja dass äh KI in die Autos einzieht und äh ähm das gilt jetzt nicht nur für dieses äh xpang P7 plus Auto was
  295. in China angeboten wird zu einem Preis der so viel unter den äh Preisen der deutschen Hersteller liegt dass es äh
  296. dass im Moment in China komm noch jemand auf die Idee kommt ein teures deutsches Auto zu kaufen weil die chinesischen eben deutlich deutlich
  297. günstiger sind und digital besser aber was hat was hat das damit zu tun im Endeffekt ist generative ai das Thema das im Moment ähm dafür genutzt wird um
  298. das autonome fahren zu beschleunigen und zwar das erlernen und bisher waren es das was wiimo macht die Google Tochter das sind vorher vorwegend regelgebundene
  299. Systeme die sind sind quasi Millionen von Kilometer abgespult haben geguckt äh haben wir jede Situation die was ich Oma mit Kinderwagen kommt von rechts auf die
  300. Straße gelaufen dass man jede Situation einmal erlebt hat und entsprechend sozusagen daraus lernt und mit Hilfe der Geni wird versucht dass dieses Lernen
  301. massiv zu beschleunigen dass man eben nicht mehr jede Situation einmal erlebt haben muss und darauf setzt auch Elon Musk bei Tesla
  302. der gesagt hat okay robotaxis inind die Zukunft alles andere ist für uns nicht mehr relevant ein 25 000 € Auto wird's ohne mit Pedale und Lenkrad wird's nicht
  303. mehr geben sondern das 25 000 € Auto hat fährt dann autonom ne und kann man ihm glauben oder nicht wenn es aufgeht hat er natürlich ein riesen riesen Nebel in
  304. der Hand weil er eine skalierbare Flotte in der sozusagen schon auf den Straßen hat was andere nicht haben und vor allen die ist günstig ne das ist jetzt so ein
  305. wiimo Auto ist mit den liedersensoren unfassbar teuer das lässt sich nicht so leicht skalieren während das 25 000$ Auto von von Elon Musk sehr schnell wenn
  306. es denn funktioniert keiner weiß es im Moment dass die die große wette die läuft wenn es denn funktioniert hat er natürlich einen gewaltigen Hebel in der
  307. Hand und und ja in der vergangenen Woche ist der Aktienkurs von Tesla natürlich aufgrund der ja politischen politischen Hilfestellung
  308. für Donald Trump rasant gestiegen das Unternehmen ist jetzt wieder mehr als Eine billionen Dollar wert und wertvoller als die gesamte weltweite
  309. Automobilindustrie zusammen die kommt irgendwie auf 938 Milliarden und Tesla eben auf die auf die 1031 das ist ist schon gewaltiger forschusslor der
  310. erzielt wird und ja wie immer Schalen sich die Geister ob es gerechtfertigt ist oder nicht will ich an dieser Stelle mal mal offen lassen
  311. das ist einfach eine große wette die da läuft und bin gespannt ob das ob das aufgeht so was heißt das für die Arbeit und das ist
  312. ja nicht so einfach zu fassen das Thema wenn wir davon ausgehen dass wir diese produktivitätseffekte von 20 30% die da erhofft werden tatsächlich erreichen
  313. dann hat das natürlich Effekte auf den Arbeitsmarkt das heißt nicht dass jetzt alle sozusagen 20 oder 30% der Menschen
  314. arbeitslos werden und wir eine massenarbeit losigkeit bekommen Gottes Willen nein das heißt es nicht aber wir werden natürlich wenn wir wenn es eine
  315. Basistechnologie wird wovon Moment viele ausgehen und wenn wir sozusagen dadurch unsere volkswirtschaftliche Produktivität signifikant erhöhen die
  316. Unternehmen rechnen so im Schnitt so 10% ungefähr müssten drin sein und 10% ist gewaltig wenn wir eigentlich sonst auf Null liegen beim Wachstum dann ist 10 %
  317. schon schon eine enorme Hausnummer wenn wir das erreichen hat es natürlich muss es Auswirkung auf den Arbeitsmarkt haben was eben nicht heißt dass die Menschen
  318. Arbeit los werden sondern dass die Menschen sozusagen äh ein Copiloten an ihre Seite bekommen der Sie produktiver macht und dem Ihnen auch Möglichkeiten
  319. gibt äh sag ich mal mehr Dinge zu machen die sie bisher nicht machen konnten natürlich wird es auch Berufe geben in denen Jobs freigestellt werden also
  320. Callcenter Übersetzer oder Übersetzerin ähm also da gibt es mit Sicherheit gibt gibt es mit Sicherheit äh Jobs die wegfallen ne Synchronsprecher ja
  321. glaube da darf man sich nicht in die Tasche lögen das ist in einem Jahr ist das Thema durch ne also da gibt es mit Sicherheit Effekte die die die auch die
  322. auch sehr schnell gehen aber für die große Masse bedeutet das natürlich erstmal wir müssen lernen und das ist eigentlich immer der Appell den ich sage
  323. Leute an der Stelle habt ihr ein Instrument in in die Hand bekommen das extrem spannend ist und das muss man lernen zu bedienen und dann kann man
  324. auch davon profitieren wie sind die produktivitätseffekte das ist jetzt n mal ein Beispiel äh von von Wissensarbeiter in diesem Fall von
  325. Beratern ne die konnten 12% mehr Aufgaben schaffen waren 25% schneller und erzielten 40% bessere Ergebnisse als Menschen ohne KI Einsatz ganz
  326. interessant ist dass es zu einer Nivellierung auf dem Arbeitsmarkt kommt das heißt die die die weniger guten profitieren stärker als
  327. die Leistungsträger das heißt es kommt zu einer Angleichung was die Leistungsträger möglicherweise gar nicht so sehr mögen weil sozusagen ihr
  328. Vorsprung schwindet und äh was heißt das z.B dann für die Gehälter ne es gibt inzwischen erste Studien die haben versucht
  329. herauszufiltern mit einer Analyse von 500 Millionen Stellen anzeigen wie viel Prozent liegen denn die die Einstiegsgehälter oder die die die
  330. einstellungsgehälter von Leuten mit kiähigkeiten über den Menschen die keine kifähigkeit mitbringen und das Ergebnis war ungefähr 20 bis 25 % liegen die die
  331. Gehälter schon drüber und der Topwert war waren Anwälte 50% höher ne als ähm als die LE also 50% höher für für Leute mit KI Fähigkeiten als ohne kfähigkeiten
  332. also da sieht man dass der Arbeitsmarkt da schon in Bewegung kommt und vor allen D dass es sich lohnt ähm das zu lernen schaut man darauf wer nutzt es ja
  333. Software Entwickler Rinnen Marketing Journalisten und Journalistin IT support da sind die die Nutzungsraten das ist ein Beispiel aus Dänemark was deswegen
  334. ganz spannend ist weil die Dänen immer sehr sehr ähm innovativ sind und solche Sachen schneller annehben als möglicherweise
  335. andere äh Menschen in Europa nun sieht man da so Büroangestellte finanzberaterinnen Buchhaltung rechtsberufe da s ist die Nutzung noch
  336. gering was aber nicht daran liegt dass sie sie nicht nutzen wollen sondern weil sie einfach Compliance Themen haben die es ihnen verbieten mal eben die Sachen
  337. die Sachen Freestyle da bei jgpt reinzu reinzuschieben sondern das muss natürlich alles rechtskonf ablaufen das
  338. ist klar insofern ist nur eine Frage der Zeit bis es auch da hochgeht ganz spannend ist sozusagen diese Trends die man da rauslesen kann und die werden
  339. gedeckt von aus ganz vielen Ländern die kann man glaube ich für alles für andere Länder übertragen je älter desto weniger und je weiblicher desto weniger das ist
  340. irgendwie so ein Mysterium was wir was noch keiner so rcht erkannt hat die Frauen nutzen jetgpt mit einer 20 ungefähr 20% Punkte geringeren
  341. Wahrscheinlichkeit als Männer in denselben Berufen ne und sämtliche statistischen Verfahren kann man drüber laufen lassen es bleiben immer so diese
  342. 20 25% äh äh die darunter liegen es kommt immer die Frage ähm ja woran liegt das ehrlich gesagt ich weiß es auch nicht Frauen sind
  343. glaube ich hobbypsychologisch betrachtet ist dass Frauen da einfach vorsichtiger rangehen und erstmal eine Schulung abwarten bevor sie sich daran truen
  344. werden die Männer vielleicht mehr Spielkinder sind und sagen okay her damit nutze ich sofort keine Ahnung ich weiß es nicht aber es ist äh
  345. signifikant in allen neig gab's eine große Metastudie es ist überall so in allen Ländern in allen Berufen es ist überall zu erkennen warum wie gesagt ich
  346. weiß es nicht ähm und äh ja die Arbeitskräfte sehen erhebliches produktivitätspotenzial und nur wenige haben haben wirklich sagen
  347. existenzielle Ängste weil sie sagen das füt zum Arbeitsplatzverlust dann die meisten sehen es eher als als Tool um besser zu werden so
  348. nun kann man sagen okay wo ist das höchste exposure und ähm da habe ich hier versucht mit Indie
  349. zusammenzuarbeiten der Jobbörse und die haben mal ausgerechnet bei welchen Berufen äh Tätigkeiten oder Fähigkeiten denn wahrscheinlich von der gen ai
  350. ersetzt werden das ist sind diese roten Balken sieht Mathematiker 18% also nicht 18% der Mathematiker sondern 18% der Fähigkeiten die von den Mathematikern in
  351. Stellenausschreibung gefordert werden lassen sich ersetzen Rechtswesen 19% mit dem Topwert ähm und äh und da sieht man da sieht man
  352. sozusagen ja das führt jetzt noch nicht dazu dass im großen Ziel irgendwelche Leute nicht mehr nicht mehr nicht mehr ähm gebraucht werden sondern
  353. ist ist se eine sanfte sanfte Revolution aber möglicherweise ersetzt das sind die gelben das sind dann schon relativ relativ hohe Werte bei ja sehr vielen
  354. kognitiven Tätigkeiten und das sind immer dieselben Berufe ne Mathematik Buchhaltung marketing software
  355. büroassistenz data Analytics Banken also alle die die eben sehr viel mit Daten zu tun haben und und und Sprache zu tun haben und jetzt je mehr Hardware lastig
  356. desto geringer ist der ist der Anteil so dann habe ich mit den indet Leuten gesagt okay ihr seid aber doch diejenigen die
  357. sagen können wie ist das Verhältnis zwischen exposure und Entwicklung der Stellenausschreibung seitdem es jgpt gibt gibt es einen
  358. Zusammenhang der sagt okay haben die Berufe mit einem hohen exposure fürd ist dort sozusagen die die die die Veränderung der Stellenausschreibungen
  359. seit quasi seit dem ersten Quartal 2023 weil die signifikant von den Unternehmen Entschuldigung von den Berufen ab mit dem niedrigen exposure das heißt die
  360. Frage war kommt quasi jgbt oder generative KI schon am Arbeitsmarkt an weil die Unternehmen in den Bereichen den sie sich dort
  361. signifikante Effekte erhoffen weniger Leute einstellen und herausgekommen ist diese Grafik die Unternehmen Entschuldigung die Berufe mit einem
  362. hohen exposure über 50% nämlich die lilafarbenen ja die werden sozusagen da ist der der Rückgang der Stellenausschreibung deutlich stärker
  363. ausgefallen das nämlich alle die die rechts unten zu sehen sind als bei den Berufen mit einem geringen gen ai exposure wie
  364. z.B Leute die in beautyalon arbeiten oder Personal Trainer oder auf dem Bau arbeiten oder so ne die haben ja ein geringes exposure dort ist sozusagen die
  365. Stellenausschreibung deutlich geringer weniger zurückgegangen als wir sie jetzt bei den High exposure Berufen sehen das heißt nicht dass wir hier eine
  366. Kausalität haben dafür ist es noch zu früh das hat die die die die kann die Zahl nicht hergeben hier liegt der konjunktureffekt drüber konjunktureffekt
  367. heißt es sind quasi alle Stellenausschreibung seit dem Beginn von 20 23 sind gefallen es gibt also kaum Berufe wo es gestiegen ist aber eben bei
  368. den mit einem hohen exposure sind die signifikant stärker gefallen als bei den anderen ne und das ist zumindest wie gesagt der konjunktureffekt ist nicht
  369. herausgerechnet das ist jetzt statistisch statistisch noch nicht noch nicht sauber aber es ist zumindest mal ein erstes
  370. Indiz und das sind auch zahlen nur für die USA ein erstes Indiz dass der gen ai Effekt tatsächlich auf dem Arbeitsmarkt ankommt und
  371. sozusagen eine geringere Nachfrage nach diesen Tätigkeiten hervorruft das ist glaube ich das äh die die die spannende Message und das werden wir sicherlich in
  372. den nächsten nächsten Zeit noch viel intensiver beobachten und analysieren müssen wie gesagt nur die allererste Berechnung aber das fand ich schon sehr
  373. sehr spannend dass tatsächlich dort äh ja W so sowas wie wie wie Zusammenhang vermuten können ne formuliere bewusst vorsichtig was heißt das für das KI
  374. automatisierungspotenzial wir sehen sozusagen es gibt natürlich gab natürlich eins vor Geni das sind die gelben dann gibt's eins mit Geni das
  375. sieht man natürlich bei den Bildung Naturwissenschaften Management Bürotätigkeiten dort sieht man die größten die größten Zuwächse und das
  376. muss man natürlich im Verhältnis setzen mit der Arbeitsnachfrage ne und äh das natürlich in vielen Jobs die Arbeitsnachfrage weiter weiter hochgeht
  377. auch vor dem Hintergrund dass wir bei der demografischen Entwicklung sowas wie ein Fachkräftemangel haben und der wird sicherlich nicht kleiner in den nächsten
  378. Jahren sondern viel viel größer das heißt selbst wenn wir dort gen ai Effekte in den Berufsgruppe haben haben wir an der Stelle natürlich trotzdem
  379. eine steigende Nachfrage insofern müssen sich zumindest nach dieser Berechnung nur zwei Berufsgruppen äh Gedanken um ihre Jobs machen weil dort die Nachfrage
  380. wirklich runtergehen könnte das sind einerseits ähm ähm die Bürotätigkeiten ne die äh so und und das zweite sind äh sind ähm Kundendienst
  381. und Verkauf ne das sind die beiden Bereiche in denen es tatsächlich nach unten gehen könnte das heißt weniger Jobs nachgefragt werden weil gen ai an
  382. dieser Stelle massiv reingeht insofern ist das und der Rest eher kann sich eh darauf freuen dass die Nachfrage hochgeht oder oder oder nicht nicht
  383. runtergeht aber tatsächlich in diesen beiden Berufen wird es sicherlich dazu kommen dass wir dass wir auch Leute in andere in andere Tätigkeiten äh ähm oder
  384. die Leute sich andere Tätigkeiten suchen müssen und ich halte das für relativ valide dass es genau diese beiden Tätigkeiten sind warum weil sie relativ
  385. einfach zu substituieren sind weil es eine geringe geringe ähm ja oder eher geringe Ausbildungsniveau erfordert und die ji
  386. an dieser Stelle tatsächlich schon schon gut funktioniert und der Kundendienst Callcenter hatte ich ja schon genannt da wird es wird es sicherlich zu spüren
  387. sein ja und jetzt punkt 18 Uhr wahnsinnspktlandung ist das jetzt hier sozusagen mein letzter mein letztte slide mein letzter Appell an sie an euch
  388. ähm wir haben gerade eine Chance die bekommen geschenkt bekommen die man in seinem Leben nicht so wahnsinnig häufig geschenkt bekommt nämlich eine
  389. Basistechnologie und äh und ähm von der alle profitieren können das ist das Schöne und äh oder fast alle profitieren können das ist im Friseursalon wird es
  390. wahrscheinlich eher weniger relevant werden aber bei allen kognitiven Tätigkeiten in den Büros wird es relevant mehr oder weniger schnell und
  391. insofern ist an der Stelle tatsächlich mein Appell Leute unterschätzt nicht was da gerade passiert der technische Fortschritt ist ja ist ziemlich gewaltig
  392. wir stehen gerade sozusagen am Schritt an am Übergang sozusagen von der wir prompten in die Maschine rein zu den ai agents die das ganze die die das ganze
  393. automatisieren und an der Stelle glaube ich sollte man sich die die nicht erlauben das zu unterschätzen sonst passiert uns das wie den wie
  394. den wie dem Autoren dieses letzten Tweets der Menschheit der anschließend dann im Museum dann nur noch von der roboterfamilie angeguckt wird na gpt5
  395. ist nicht wirklich so beeindruckend dass es uns uns verändert doch ich glaube gen ai ist was substantiell neues ist etwas was uns substanziell ähm
  396. helfen kann und angesichts der produktivitätskenziffern die wir schon die wir gesehen haben ähm ist das etwas was wir ja mit Freude annehmen sollten
  397. äh natürlich gibt's Probleme klar Halluzinationen aber äh ist ist und all die Probleme die will ich auch nicht weg weg disiskutieren aber die sind in in
  398. vielen Fällen lösbar und bevor wir jetzt bevor wir jetzt sozusagen uns ein paar Jährchen wie immer in Europa oder so wie so oft in Europa damit gönnen darüber
  399. nachzudenken ob das gut ist oder nicht der Amerikaner machen es mit mit wahnsinnigem Tempo ähm dass sie dass sie erzäht mir nechen
  400. Forscher sagt er hatte gerade vor drei Monaten war auf einer großen Konferenz da wurde ein neues Verfahren Geni Verfahren vorgestellt dann ist er in den
  401. Unternehmen gekommen drei Monate später hatten die das schon implementiert und es lief und es funktionierte ja also da sieht man sehr schnell wir haben sehr
  402. schnellen Weg sozusagen aus der Forschung ähm direkt in die in die Pipeline Unternehmen herein und hier werden gerade Wettbewerbsvorteile
  403. geschaffen und an der Stelle ist es glaube ich ist es glaube ich sinnvoll sich sehr sehr intensiv damit zu beschäftigen und
  404. zu gucken dass wir an der Stelle die Chance nutzen die uns glaube ich da gegeben wird aufzuholen produktiver zu werden und ja
  405. demografische Entwicklung und produktivitätslücke so zu kombinieren dass wir alle davon profitieren so und das war's was ich
  406. euch erzählen wollte zu den Auswirkungen der generativen KI auf die Wirtschaft und die Arbeit und ich glaube die Fragen laufen über die
  407. Kommentarfunktion rein und dann schauen wir mal was da kommt also sie haben eben dargestellt wie vorteilhaft KI für Unternehmen sein kann aber wie
  408. nachteilig empfinden sie wirkt sich die KI auf die unternehm auf die Arbeitnehmer aus z.B die die sich keine mehr Mühe mehr machen nachzudenken und
  409. Zweifel fehinformationen verwenden wie negativ können solche Effekte für die Unternehmen in der Wirtschaft sein ja ähm ich hatte ja an
  410. einer Stelle auch gesagt natürlich ist es sinnvoll und notwendig dass der Mensch sozusagen der Supervisor bleibt ne wir können
  411. nicht alles nicht alles ungeprüft übernehmen das ist das ist vollkommen klar ähm aber wir können DKE als als äh als als Copiloten Nutzen der
  412. für uns Aufgaben erledigt und wie gesagt wer wer je je präziser sozusagen die Fragen gestellt werden je präziser die die Daten sind auf die ich zugreife
  413. desto geringer ist dann auch die Gefahr dass es zu halloinationen kommen natürlich ist ein Thema das das viele viele ein Stück weit ja ich
  414. will nicht sagen ängstigt aber an der Stelle an der Stelle ist das Problem glaube ich nicht komplett zu verhindern aber so
  415. stark zurückzudrängen dass wir dass die Chancen meiner Ansicht nach deutlich größer sind als die Risiken dann kommt noch die Frage
  416. Energie und Nachhaltigkeit und äh ähm Rechenzentren ja ja klar ähm vollkommen klar
  417. ähm das ist ein Punkt des ein Punkt den den den dass wir adressieren ein Punkt den den wir adressieren müssen der der ein Stück weit die Sache in Frage stellt
  418. ähm ähm will ich auch nicht weg diskutieren keine um Gottes Willen ich halte es für für für essentiell dass wir möglichst schnell das Problem das
  419. Problem lösen ich glaube aber dass viele und das habe ich ja auch am Anfang schon erwähnt dass viele die jetzt äh sag ich mal festgestellt haben wir können das
  420. nicht beliebig nach oben skalieren und beliebig sagen okay jetzt immer größer immer schneller immer weiter und Energieverbrauch ist egal es gibt auch
  421. zwischen die ersten Länder die sagen wir wollen eure rechenzentre nicht ne das sind Energiefresser die wollen wir hier nicht haben das heißt die Unternehmen
  422. sind auch also die Microsoft und Googles und Amazons dieser Welt sind natürlich auch stehen natürlich vor der Frage wie lösen
  423. sie denn Energiehunger und äh und ä dort neue Atomkraftwerke hinzustellen das halte ich für ziemlich für ziemlich unsinnig äh sondern es wird
  424. eher darum darum gehen sozusagen die Energieeffizienz der Modelle zu erhöhen und wir hatten gerade im Podcast mit holg Anelka das ist der Präsident der
  425. Frauenhofer Gesellschaft der sagt es ist eigentlich immer so bei bei solchen Dingen am Anfang ist so ein bisschen wilder Westen weil alle versuchen die
  426. größten besten und schnellsten Modelle zu machen und dann kommt relativ schnell der der sozusagen der der shift in Richtung wie können wir die denn
  427. effizienter machen ne und das werden wir sicherlich sehen werden viele industriemodelle geben die Hal nur auf äh die auf Effizienz getrimmt sind die
  428. kleiner sind die eben nicht für alles gedacht sind sondern speziell nur für einen Anwendungsfall die werden dann auch effizienter insof bin ich
  429. eigentlich ganz optimistisch äh dass dieses Problem zu lösen ist weil klar muss wir nicht drüber reden den Energieverbrauch oder den Steigerung
  430. Energieverbrauch den wir Moment sehen das ist nicht nachhaltig das ist nichts was auf Dauer auf Dauer funktionieren wird aber gesagt das da sehe ich dann
  431. auch die Möglichkeit dass wir eben wegkommen von diesen mega monstergroßen energiefressenden Modellen hin zu kleinen effizienten Modellen so sehen
  432. Sie im ai Act einen Vorteil oder Nachteil global gesehen ja das ist eine gute Frage der EU ai Act ist äh sicherlich von Vorteil für weil er
  433. gewisse Dinge einfach verbietet also social scoring Gesichtserkennung im öffentlichen Raum Gesichtserkennung in Schulen all das wollen wir nicht glaube
  434. ich in Europa äh all das wird verboten und äh gut so so das ist der positive Teil der negative Teil ist dass wir natürlich
  435. sehr viele Anwendungen dort in Risikoklassen einsortieren die ähm ja sag mal die Entwicklung beeinträchtigen können ne und
  436. alles was mit personenbesogenen Daten zu tun hat wird sofort in eine sehr hohe Risikoklasse einsortiert mit dem Ergebnis dass es erstmal lange dauert
  437. bis tatsächlich dort äh man was anwenden kann insofern ist an der Stelle die Wahrscheinlichkeit dass wir uns da eine Bremse reinbauen ziemlich hoch und diese
  438. Bremse ist wenn man so hört bei den Entwickler nicht besonders beliebt also ich fürchte an der Stelle haben wir uns einen Sicherheits also auf aus Gründen
  439. der Sicherheit einen Nachteil herbeigeholt ins ins System und mit dem Ergebnis dass wir an der Stelle glaube ich tatsächlich Nachteil haben insofern
  440. Vorteil auf der auf der Seite der Dinge die verboten sind die wir nicht haben wollen nach Teil dass wir an Geschwindigkeit an der Stelle verlieren
  441. vor dem Hintergrund natürlich dass wir im Moment in in in den USA demnächst ein einen 47 Präsidenten haben dem das Thema Regulierung natürlich komplett fremd ist
  442. der wird eher versuchen die Märkte und alles was mit KI zu tun hat zu deregulieren so gut er kann und dann ja wird das das Gefälle zwischen
  443. zwischen Europa und den USA eher größer als kleiner was das sowas angeht ne und entsprechend sind ja auch die KI die Werte der der US-amerikanischen
  444. Unternehmen also der die die die Entschuldigung die Werte der US-amerikanischen kiunternehmen seitdem klar ist dass Donald Trump der nächste
  445. Präsident wird in die Höhe geschossen wir haben die Trump Rally an den Börsen und und ja ob das sozusagen vor dem Hintergrund der der
  446. der EU Regelung positiv oder negativ zu sehen ist das muss jeder selber entscheiden aber es führt natürlich zu einem steigenden D oder regulierungsgap
  447. mit den mit den USA und die Wahrscheinlichkeit dass wir an der Stelle dann wieder zu langsam sind ja ähm als Journalist sind sie ja von der
  448. Null Klick Problematik betroffen ist die fatz dahinen schon mit einer Strategie gestartet um gen ai Suchergebnisse von Google best möglichst füttern zu können
  449. ja die Verlage ähm tun sich im Moment natürlich alle schwer es gibt ja sehr unterschiedliche Strategien ne also die New York Times z.B hat
  450. hat ähm äh openi verklagt und sie ausgesperrt und gesagt okay unsere Inhalte bekommst du nicht ähm Klam mal auf die finden offenbar
  451. dann doch Mittel und Wege aber andere ist ist ein anderes Thema aber die sagen okay wir wir verweigern uns dem und sagen wollen das nicht wollen das nicht
  452. haben dann gibt es andere Verlage wie die Financial Times oder lemont in Frankreich die Deal geschlossen haben mit
  453. mit Open ai und in ihre Inhalte zur Verfügung stellen und Kriegen dafür Geld und äh um das Modell zu trainieren hier in Deutschland ist es Axel Springer die
  454. die Inhalte zur Verfügung stellt für für das Training von von Open ai und werden auch entsprechend in der Suchmaschine relativ häufig gefunden also sehr
  455. unterschiedliche Herangehensweisen in den in den Verlagen ähm ich glaube die Verlage sind warten jetzt einfach ab und was passiert ob obisy Ihnen auch ein
  456. Deal anbietet oder ob sie ob sie dauerhaft sagen wir wir wollen da nicht drin sein das ist natürlich so ein Punkt wie bei Google vor vor 20 Jahren ähm
  457. irgendwann kann man sich nicht mehr leisten dort nicht drin zu sein weil man dann nicht gefunden wird ne insofern ist das ist das so ein so ein so ein so ein
  458. so ein Modell was das sag ich mal im Zeitablauf sich verändern wird aber Moment sagen die meisten Verlage openi du darfst hier nicht rein unsere Inhalte
  459. sind tabu für dich und entsprechend macht da natürlich auch keinen Sinn die Inhalte aufzubereiten wenn man wenn man so eine Politik fährt ai Ausbildung für
  460. Anwender ist eine Marktlücke mir scheint derzeit gilt hier learning by doing können Schulungsanbieter benannt werden ähm ja das ist in der Tat
  461. ähm also es gibt viele viele Unternehmen die tatsächlich natürlich versuchen an der Stelle eine sinnvolle Weiterbildung ihren untern
  462. ihren Beschäftigten zu geben ich mache das auch für einige Unternehmen dass ich den sowas wie jetzt gerade bei
  463. euch so eine ja big picture Geschichte in Regel mäigen Abständen gebe um die mitzunehmen auf die Reise na was passiert denn da was sind die neuen
  464. Entwicklungen ne jetzt haben wir ja viele über prompten gesprochen jetzt werden wir dem näch sicherlich mehr über ai agents reden dass man da einfach so
  465. eine so ein hin so ein so so so ein Einordnung bekommt wo was passiert da gerade ich glaube viele Unternehmen sind dabei ihre Mitarbeiterinnen und
  466. Mitarbeiter zu schulen das kassiert gerade welche Unternehmen oder welche Schulungsanbieter dort relevant sind oder oder oder zu empfehlen sind ähm m
  467. ja tu ich mich schwer es g ganz viel ele ich sag mal schlatane unterwegs die vor zi Jahren noch Social Media Berater waren und jetzt KI Experte geworden sind
  468. über Nacht das also da würde ich eh die Finger von von lassen ich gucke immer wenn ich mir so jemand begegnet frage ich mich immer wie lange beschäftigen
  469. sie die sich schon mit KI ne und wenn sie damit angefangen haben als jpt rausgekommen ist dann würde ich sagen na ja noch nicht so wahnsinnig lange also
  470. insofern sollte man schon ein paar Jährchen mehr auf dem Buckel haben um das um das hinzubekommen ansonsten einfach mich anschreiben für noch mal
  471. für ein ich kann noch ein paar Namen nennen von den ich Leute glaube dass sie dass sie taugen so ist es banal zu urteilen je mehr praktisch kreative
  472. Dienstleistung so weniger Ersatz der gen ai wahrscheinlich ja also klar je mehr ich mein Händen tu desto weniger ist es im
  473. Moment natürlich im Moment natürlich durch gen zu ersetzen aber ich habe ja das Beispiel mit ein Robotern gebracht
  474. ähm die natürlich wzusagen auch diese Tätigkeiten dann stückweit ersetzen also ob sie mir den nächstes Jahr schon die Haare schneiden
  475. glaube ich jetzt eh nicht aber gucken wir uns Pflege an ne also das ist ein Thema das uns das in den nächsten 10 20 Jahren noch mal erheblich erheblich an
  476. Bedeutung gewinnen wird wir kriegen wir die Arbeitskräfte her um die Pflege zu gewährleisten und ich glaube dann wär es gut wenn wir so
  477. solche gen ai Roboter mit die man die sich leicht zu bedienen lassen im am Start haben wir seh das ja in Japan da sind ihr schon länger schon länger mit
  478. dabei weil man genau weiß wir kriegen das sozusagen in alter Gesellschaften und dazu gehören wir n mal auch nicht nicht so wirklich einfach
  479. gelöst insofern ja heute stand heute ja je mehr natürlich kognitiv informativ desto höher ist das Exposure aber das muss
  480. nicht für alle Zeiten so bleiben viele KMUs verwenden keine KI und sind weit weg von der Digitalisierung was passiert mit ihnen wenn sie so vieles
  481. verschlafen haben ist eine aufholung und möglich was ist ihre Meinung ja das ist ein Punkt der in der Tat in der Tat
  482. ja vielschichtig ist klar ist bei KI denken die denken die Unternehmen ganz Ofen ja das ist was für die Großen ne ist es in diesem Fall aber nicht
  483. klassische KI pred maintenance und so weiter war ein Thema für die großen ganz klar da brauchte man man and woman Power ohne
  484. Ende und Geld ohne Ende um das auf die auf die Straße zu bringen das ist bei j ai nicht der Fall ne die die eintrittshöde ist ist deutlich geringer
  485. als das was wir bisher kennen insofern ist an der Stelle glaube ich diese Hörde eher eine gefühlte als ein tatsächliche ne so heißt aber natürlich
  486. auch dass viele viele Unternehmen gerade aus dem Mittelstand im Moment in der wirtschaftlich schwierigen Zeit sind ne die Konjunktur ist nicht wirklich dolle
  487. also zumindest in Deutschland sieht das im Moment in vielen Branchen gerade in der Automobilbranche nicht so gut aus mit dem Ergebnis dass man natürlich
  488. erstmal spart und das ich hatte die die die Kurven gezeigt dass sie immer so ein bisschen wenn gespart wird wir uns den den Rückstand gerade äh der Rückstand
  489. sich vergrößert und ich fürchte rückblickend werden wir in einigen Jahren von dieser Zeit wieder rum von genau so einer Phase reden dass wir dass
  490. wir an der Stelle lieber gespart haben als zu investiert haben und ähm und an der Stelle an der Stelle tatsächlich dann auch die die KMUs äh m ja in
  491. Schwierigkeiten geraten sind noch mehr als als sie in den eine Branchen so sind aber wie gesagt es muss nicht sein ich sehe die die die die die Hörde eher
  492. gering insofern sind kemus genauso ist es ihn genauso möglich an der Stelle mit gen ai produktivitätsforzeile zu erzielen aber
  493. klar sie haben natürlich oft dann in wirtschaftlich schwierigen Zeiten werden die die Mittel woanders verwendet und äh ja ja also die Gefahr ist da sehe ich
  494. auch so muss nicht sein aber das ist sinnvoll ja an der Stelle nicht darauf zu vertrauen dass wir uns da gesund
  495. sparen so viele mit Unternehmen erwarten kiwissen tragen aber nicht aktiv bei der dazu bei die Mitarbeiter zu
  496. bilden ja klar sag wir mal so es äh Weiterbildung an der Stelle kann gar nicht zu viel sein
  497. meiner mein meiner Meinung nach ähm das wurden aber schon es wurden schon also vergleichsweise viele Bildungsprogramme sind sind aufgesetzt worden und
  498. ja man muss auch glaube ich nicht immer darauf warten dass der Arbeitgeber sowas anbietet es gibt ohne Ende Tutorials die die die hil hilfreich sind um zumindest
  499. mal um zumindest mal sich Basiskenntnisse zu erlangen wie funktioniert ein effektives prompt Engineering ne eine
  500. Stunde eine Stunde prompt Engineering Workshop und ihre ihre Fähigkeiten haben sich um 500% verbessert ne wer wer da sozusagen in die richtigen Hände kommt
  501. und die richtigen die richtigen ki- Lehrer hat kann an der Stelle wahnsinnig profitieren und und viel bessere Ergebnisse erzielen ich habe auch ein
  502. ki- Lehrer das wurde mir auch nicht in die Wiege gelegt das mussten wir alle mussten wir alle lernen und mein KI Lehrer ist ein Bekannter von S Oldman ne
  503. und der kriegt Tricks und Kniffe weiß ja schon vor allen anderen und profitiere ich unheimlich von und das ist einfach sozusagen auch liegt an uns selbst uns
  504. da weiterzubilden und schlauer zu werden und da glaube ich muss man jetzt sich jetzt nicht darauf kann man sich sich nicht darauf zurückziehen und sagen und
  505. der Arbeitgeber hat jetzt aber keine vernünftigen Bildungsangebote gemacht ich glaube an der Stelle ist jeder seines Glückes
  506. Schmied so das interessant wird zu beobachten wie sich gesellschaftliche Normen und Werte durch gen ai beeinflusst werden ja ja
  507. schauen wir mal bin ich auch sehr gespannt prompt Engineering Workshop ja also bitte sprecht mich an ich kann euch da bitte ein Workshop für prompt
  508. Engineering machen ja ich wir hatten wir haben gerade fazz KI Kongress und da hatten wir einen prompt Engineering Workshop
  509. Masterclass prompt engineering und m und nach einer Stunde sind alle gefläscht da wieder raus und dachten so
  510. wow das wusste ich alles noch nicht und das wusste ich nicht und das wusste ich nicht auf einmal kann die Maschine ja viel ist ja viel viel effektiver und und
  511. viel schichtiger einsetzbar als ich es bisher gedacht habe ne sensationell also der der Lerneffekt war an der Stelle war an der Stelle glaube ich gigantisch für
  512. alle Beteiligten und m und insofern was ist das ja hier große Lerneffekte zu erzielen
  513. es ist so einfach ja es ist so einfach und es kann mir keiner erzählen dass er die Zeit nicht hat an der Stelle sich dort weiterzubilden weil ich wie gesagt
  514. ich krieg bei bei meinem K Lehrer Kri ich ab und zu mal so eine so eine so eine was kann das Ding und wenn ich z.B ganz simpel ich sehe irgendwo irgendwo
  515. eine Grafik und sag die brauche ich für mein Briefing dann habe ich die früher einfach kopiert und dann unsere Grafik weitergegeben die das dann mühsam
  516. abgetippt haben heute mache ich einen Screenshot lad das Ding bei openi hoch also jgbt hoch und sage wandle die Grafik in eine editierbare PowerPoint
  517. Datei mit gestapelten Balken in deutscher Sprache in meinem Farbcode zum Download um und 30 Sekunden später habe ich das Ergebnis ne und zwei schon
  518. Arbeit gespart und es ist fehlerfrei und das ist so simpel ne es ist ein kleines simples Beispiel klar aber das ist etwas was von den es haufenweise gibt die
  519. einfach das Leben erleichtern und das liegen zu lassen da würde ich sagen das das da ist jeder selber schuld das sollte man gerade wenn man noch im
  520. Studium ist an der Stelle dann einfach lernen wie sehen Sie die Chancen für diejenigen die sich die es jetzt fokussiert ins Thema einsteigen müssen
  521. das Wissen vertiefen wollen z.B durch ein Lehrgang ja wie gesagt es ist eine Basis also meiner Ansicht ist eine Basistechnologie die geht nicht mehr weg
  522. an der Stelle lernen lernen lernen ne alle und zwar vom vom vom vom Einsteiger bis zum CEO hoch ne lernen ist das ne das die Maschine nicht bedienen zu
  523. können halte ich für fahrlässig diese Maschine war ein gutes Schlusswort ja dann ähm würde ich
  524. sagen habe ich hoffentlich ein paar Gedanken rüber gebracht die euch zum Nachdenken anregen die euch weiterhelfen und äh und ähm ja
  525. das Thema ist spannend ähm ich mache das jetzt seit vielen vielen Jahren dass ich mich mit digitaler Ökonomie beschäftige also wie funktionieren wie verändern
  526. digital Technologien Wirtschaft und Arbeit und so eine Dynamik habe ich in den in den vielen Jahren die ich das jetzt mache
  527. noch nicht gesehen mich äh meine Begeisterungsfähigkeit ist war schon immer hoch und die ist in diesem Fall so hoch wie sie noch nie war
  528. weil ich auf einmal sehe da haben wir was in der Hand was uns äh was uns an vielen vielen Stellen massiv helfen kann und äh und an an der Stelle glaube ich
  529. gibt's gibt's gibt wenig Gründe das nicht zu nutzen ich hoffe es hat euch gefallen m und dazu gibt's auch ein Kurs von mir
  530. und also nicht nur zu KI sondern zu digitaler Ökonomie und was das für die Wirtschaft bedeutet und ja vielleicht schaut doch mal rein ansonsten
  531. vielen Dank dann wünsche ich noch einen schönen Abend und viel Spaß mit jgpt und Co ن [Musik]

Zum Nachlesen

Anwendungen künstlicher IntelligenzDie Anwendung der künstlichen Intelligenz erstreckt sich über verschiedene Gebiete der Wissenschaft, der Wirtschaft und des Militärs. Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz (kurz KI, englisch artificial intelligence, kurz AI) ist ein Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Allgemeine künstliche IntelligenzKünstliche allgemeine Intelligenz (englisch Artificial general intelligence – AGI) ist die Intelligenz eines hypothetischen Computerprogramms, … Large Language ModelEin Large Language Model (kurz LLM, englisch), übertragen großes Sprachmodell, ist die softwaretechnische Realisierung eines mathematischen Sprachmodells, …